金融信息系统应急响应及演练

针对金融、保险等行业的信息系统的特点,提出应急响应、预案编制和演练的方法,并以银行系统为例给出具体的应急及演练方案。     

容灾备份系统研究

目前,计算机网络在现实社会中占据着极其重要的地位,并且计算机系统在企业管理和经营过程中起着至关重要的支撑作用。企事业单位已经开始重视信息的安全性,同时这也是单位决策者最为关心的问题。为保障系统在灾难发生时数据不丢失,能够继续提供服务,容灾就成为保证系统高可靠性的重要手段。如何能够在尽可能短的时间内使系统正常运行,保证数据尽可能少丢失,是容灾技术研究的主要内容。重点分析了容灾与备份的关系、容灾系统的分级、实现方式以及评估标准。     

一种自适应的容灾系统心跳检测算法

随着信息系统在关键应用中的普及,信息系统的容灾能力日益成为人们关注的焦点,而心跳技术是构建容灾系统所必需的关键技术之一。本文研究了一种基于PULL模型的自适应心跳算法。该算法根据节点及网络状况输出一个量化结果,通过该结果与阈值的比较来判断系统的可用性,可用于容灾系统可用性的检测。     

基于地震灾害场景的主动配电网多维韧性评估方法

为了分析主动配电网承受破坏性扰动事件以及快速恢复重要负荷的韧性支撑能力,融合相量测量单元（PMU）高精度动态感知能力提出了一种新的以地震灾害场景为背景的主动配电网多维韧性评估方法。阐述了配电网韧性的基本概念及特征,并将地震作为极端事件代表,构建了反映配电线路故障率与地震动峰值加速度加权均值的模型,继而采用非序贯蒙特卡罗抽样和K-means++聚类算法筛选出代表性的地震场景;基于系统配置的PMU的强感知力建立反映韧性电网应变力、防御力、恢复力和协同力的评估指标,形成韧性多维特征空间,进而利用事件集点簇中心与最优韧性点的加权欧氏距离评估系统多维综合韧性;分析增强电力线路强度、提高联合系统中分布式电源可供容量这2种措施对系统韧性提升的影响,挖掘韧性电网对抗震防灾的学习力。最后,通过改进的PG&E69系统验证所提方法的有效性和准确性。     

Disaster Monitoring of Satellite Image Processing Using Progressive Image Classification

The analysis of remote sensing image areas is needed for climate detection and management, especially for monitoring flood disasters in critical environments and applications. Satellites are mostly used to detect disasters on Earth, and they have advantages in capturing Earth images. Using the control technique, Earth images can be used to obtain detailed terrain information. Since the acquisition of satellite and aerial imagery, this system has been able to detect floods, and with increasing convenience, flood detection has become more desirable in the last few years. In this paper, a Big Data Set-based Progressive Image Classification Algorithm (PICA) system is introduced to implement an image processing technique, detect disasters, and determine results with the help of the PICA, which allows disaster analysis to be extracted more effectively. The PICA is essential to overcoming strong shadows, for proper access to disaster characteristics to false positives by operators, and to false predictions that affect the impact of the disaster. The PICA creates tailoring and adjustments obtained from satellite images before training and post-disaster aerial image data patches. Two types of proposed PICA systems detect disasters faster and more accurately (95.6%).     

基于深度学习的自然灾害遥感影像语义分割

自然灾害种类繁多, 通过遥感影像语义分割相对比较困难. 为了能够更好实现遥感影像分割, 本文提出一种基于生成对抗网络的3层遥感影像语义分割模型, 针对不同场景的解析, 基于全卷积神经网络FCN, 设计一种多层次的遥感语义分割框架. 有效对遥感图像语义分割进行处理, 从而提高了模型的分割精度. 实验表明利用这种模型是有效的, 特别是受损建筑的分割结果, mIoU为82.28%, 通过该模型与其他网络模型进行对比, 其性能评价指标明显优于其他网络模型. 最后, 通过对自然灾害各种场景影像进行分析, 为应急管理部门提供一份可靠的数据报告.     

沿海城市暴雨-高潮位复合致涝区划研究北大核心CSCD

由于暴雨和高潮位的共同影响,沿海城市更容易遭受内涝灾害。暴雨和高潮位影响区域致灾因子划分是减灾措施布设的重要因素。本文提出了致灾因子区划方法,并进行了区划方法的效果分析。以海口市主城区为例,基于城市暴雨污水及流域雨洪管理建模软件构建一二维耦合城市内涝模型,计算不同组合工况下的淹没水深和淹没范围,将内涝区域划分为降雨影响区、潮汐影响区和共同影响区,并对三个区域进行了减灾措施优化分析。结果表明,潮汐影响区、共同影响区和降雨影响区距海岸线逐渐变远;降雨影响区布设蓄水池的效益要明显优于潮汐影响区,而潮汐影响区布设止回阀的效益要优于降雨影响区。因此,通过内涝区域划分可以更高效地布设防涝措施。     

排水系统中雨水检查井局部水头损失分析北大核心CSCD

在对排水系统中的排水管道进行设计时,除沿程水头损失外,局部水头损失也会在特定情况下占比较大,同样不可忽略。为此,根据排水管道及雨水检查井模型的试验数据,计算了不同工况下雨水检查井的局部水头损失系数,并对计算结果进行了分析。分析结果表明:雨水检查井主支管流量比对局部水头损失系数的影响较大,为主要影响因素。随流量比的增加,局部水头损失系数增幅可达1.2;雨水检查井形状及主支管接合角度为非主要影响因素,二者对局部水头损失系数的影响均小于0.2,下游水深及出流总流量对雨水检查井局部水头损失系数几乎不产生影响;所得结果与已有成果的对比分析表明,设置对称侧支管可减小雨水检查井的局部水头损失。该结果有助于深入认识雨水检查井局部水头损失的变化特点,为实际工程中优化城市排水系统设计、完善城市洪水管理方案提供计算依据。     

Real time flood disaster monitoring based on energy efficient ensemble clustering mechanism in wireless sensor network

In this article, energy efficient ensemble clustering method (EECM) with black widow optimization (EECM-BWO) algorithm is proposed for effective data transmission with the help of real time flood disaster monitoring wireless sensor network (WSN). Initially, unified scalable ensemble clustering algorithm based on ensemble generation and consensus function is proposed for selecting the optimal routing path among the node using BWO algorithm. Then, biologically inspired routing black widow spiders optimization algorithm is proposed to trade off the nodes energy level, self-organization, and self-configuration in the WSN. The simulation is performed using NS2 simulator for validating the performance of the proposed EECM-BWO method. Here, in node, low delay achieves 24.07%, 72.58%, 51.36%, 81.75%, 77.74%, high packet delivery ratio achieves 70.83%, 53.93%, 90.23%, 43.58%, 24.58%, low packet drop attains 77.93%, 72.76%, 61.56%, 51.87%, 34.35%, low energy consumption attains 75.9%, 52.94%, 65.81%, 58%, 41.2% compared with existing energy-efficient clustering approach consolidated game theory as well as dual-cluster-head mode for WSNs energy-aware clustering by cuckoo optimization approach (EECM-COA), energy-aware clustering-based routing using multi-path reliable transmission with routing and control board (EECM-RCB-MRT), adaptive repair algorithm with temporally ordered routing algorithms for flood control strategy (EECM-AR-TORA-FCS), passive multi-hop clustering algorithm (EECM-PMC), dynamic source routing protocol based on genetic algorithm-bacterial foraging optimization (DSR-GA-BFO).     

不同水沙条件下弯道河床冲淤与漫滩洪水特性研究

我国西南山区山洪灾害频发,严重威胁山区社会发展和人民生命财产安全。由于地形限制,山区常见弯曲河道,而弯曲段时常发生山洪灾害。以往弯曲河道水沙运动及河床演变的研究成果难以有效识别弯曲河道漫滩洪水下凹岸易灾区域范围。基于四川省芦山县王家村弯曲河道漫滩洪水灾害的现场观测,本文设计了弯曲水槽模型,测量了不同水沙条件下弯道水面超高、河床地形、凹岸水位和滩槽纵向流速,探讨了漫滩洪水的致灾机制,识别了漫滩洪水下弯曲河道易灾区范围。结果表明,上游流量是弯道漫滩洪水致灾的关键因素,而上游泥沙补给是次要因素。弯道水面超高随泥沙补给增加而增大,经对比计算,兰运长等的率定参数能较好预测河床冲淤稳定的弯道水面超高。水流不漫滩时,泥沙补给仅造成弯道凸岸轻微淤积,对弯道凹岸水位提升的影响很小。洪水漫滩后,上游流量增大造成凹岸水位和滩地流速显著增加。随着泥沙补给不断增大,弯曲主河道河床整体淤积,但淤积对水位和滩地流速的影响较小。30-60°断面区域是90°弯曲河道的易灾区范围,这是因为该区域内的滩地流速大于主河道流速和上游来流流速,滩地最大流速出现在弯道50°断面,其值可达上游来流流速的1.3倍。从水动力学角度分析,洪水漫滩时,滩地流速显著增大是王家村弯曲河段弯顶附近滩地成灾的原因。